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数据帧的学习整理

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 事先声明,本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理,不具有权威性,甚至不具有准确性,本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...在了解数据帧之前,我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数,数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道,用户发送的数据从应用层开始,从上往下逐层封装,到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0,Type字段即封装上层网络协议,同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出,同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧,PC机在接受到帧后会对该帧做处理,查看目的MAC字段,如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配,则先对FCS进行校验,如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段,根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理,并剥离帧头和帧尾(FCS)。

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    tcpip模型中,帧是第几层的数据单元?

    在网络通信的世界中,TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石,它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中,一个核心的概念是数据单元的层级,特别是“帧”在这个模型中的位置。...这个模型将网络通信分为四层:应用层、传输层、互联网层和网络接口层。每一层都有其独特的功能和操作,确保数据可以在不同的网络设备间顺利传输。在这四层中,帧主要在网络接口层发挥作用。...在网络接口层,帧的处理涉及到各种协议和标准。例如,以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作,数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是,对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解,可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的,以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器,并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单,但在底层,TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。

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    【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频帧简介 | AudioStreamCallback 中的数据帧说明 )

    文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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    for循环将字典添加到列表中出现覆盖前面数据的问题

    (dic) print(user_list) 结果: 请输入您的用户名:yushaoqi 请输入您的密码:123456 请输入您的用户名:yushaoqi1 请输入您的密码:123456 请输入您的用户名...的列表中,但是最终 user_list 打印了三次相同的数据 分析原因: 可以发现每次 for 循环添加到字典中,都会覆盖掉上次添加的数据,并且内存地址都是相同的,所以就会影响到列表中已经存入的字典。...因为字典的增加方式dict[‘aaa] = bbb,这种形式如果字典里有对应的key就会覆盖掉,没有key就会添加到字典里。...yushaoqi1'}, { '用户名': 'yushaoqi2', '密码': 'yushaoqi2'}] Process finished with exit code 0 每次for循环都将字典初始化...,然后再添加数据,就解决问题啦~ 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/100689.html原文链接:https://javaforall.cn

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    在 PySpark 中,如何将 Python 的列表转换为 RDD?

    在 PySpark 中,可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD(弹性分布式数据集)。...以下是一个示例代码,展示了如何将 Python 列表转换为 RDD:from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...()# 定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印...RDD 的内容print(rdd.collect())在这个示例中,我们首先创建了一个SparkContext对象,然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着,使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD,并存储在变量rdd中。最后,使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。

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    三菱Fx5U的MC协议--数据帧测试

    读写D7000 寄存器为例子 7000 的十六进制表示方式为 001B58,分配了三个字节,需要倒叙转换581B00 如下指令为读取D7000指令 发送:50 00 00 FF FF 03 00...:0C00 请求数据长度计算为之后的所有数据 时钟 :0100 表示等待PLC响应的timeout时间 高低位互换,实际为0001 即最大等待时间250ms*1=0.25秒 指令:0104 实际为0401...,即为批量读取 (后面单独列出指令) 子指令:0000 值是0表示按字读取(1个字=16位),如果值是1就按位读取 首地址:58 1B 00 实际为001B58 十进制为7000 软元件:表示读取PLC...寄存器的类型 A8 对应D点(具体看官方手册) 长度:01 结束代码:00 示例回复: 成功:D0 00 00 FF FF 03 00 04 00 00 00 0C 00(D7000寄存器数据为13)...副头部:D000 网络编号:00 PLC编号:FF IO编号:FF03 模块站号:00 应答数据长度:0400 实际为0004 即为4 异常代码:0000 如果正常的话,就是0000 应答数据:0C00

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    为什么受损的视频数据通常显示为绿色?为什么很多30帧秒的视频实际都是29.976帧秒?

    1)视频编码为什么要采用YUV格式数据?2)为什么受损的视频数据通常显示为绿色?3)为什么很多30帧/秒的视频实际都是29.976帧/秒?4)视频标准H.264、H.265中的H代表什么?...视频处理基本用的都是YUV格式数据,而屏幕显示则需要转换为RGB格式,简单换算一下便能得到答案,以下为YUV与RGB的转换公式,视频数据损坏,即Y=0,U=0,V=0,代入转换公式:R=clip(Y+1.13983...为什么很多30帧/秒的视频实际都是29.976帧/秒?每秒29.976帧是广播电视 NTSC(美国国家电视系统委员会) 标准从黑白到彩色过渡的遗留问题。...这让黑白电视能够从亮度信号中滤除色度信息。当时的分频器电路有限,因此必须将副载波频率设置为3.58MHz。这需要对亮度信号进行轻微改变,以使载波频率与副载波频率相对应。...视频标准H.264、H.265中的H代表什么?H.264为什么又叫MPEG-4 AVC?

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    Python中数据的处理(字典)—— (三)

    目录 一、字典的操作(增添,删除,改变健名的值) 二、查找一个字典中是否包含特定的元素(“in 关键字处理”) 三、接下来就介绍下如何用循环打印字典的元素和值 前面我们谈到过,元组和列表要通过数字下标来访问...所以在Python中字典尽管和列表或者元组很像,但是我们可以为元素自定义名称,下面就一个简单的实例来告诉大家字典的使用 下面我们就以一个公司的通讯录为例,为大家讲解一下字典的使用 字典是以 键 : 值...字典的访问直接通过键来访问 从这两行代码中我们可以看出,字典使用 大括号来装 元素的, 然后我们用双引号放键名,后面加一个冒号,然后冒号后面 的是值,“键”与“值”   一一对应 Steve我们存放的三个元素...,Gorit,Steve,Bob分别对应的值是123,223,119 后面的print也告诉了我们如何打印我们需要的值 和元组或者列表不同,字典不需要编号,直接输入我们想要查找的元素,Python会帮我们查找...Bob"]=7654#将Bob元素更改为7654这个数值 print(employees["Bob"]) del employees["Steve"] #从字典中删除Steve这个值 employees

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    可变形卷积在视频学习中的应用:如何利用带有稀疏标记数据的视频帧

    在这篇文章中,我将介绍以下主题: 可变形卷积 使用可变形卷积增强关键点估计的性能 使用可变形卷积增强实例分割的性能 可变形卷积 可变形卷积是一个卷积层加上偏移量学习。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本,是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性?具体地说,通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法,以补偿标记帧α中的丢失信息。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵,因此视频中仅标记了少量帧。然而,标记帧图像中的固有问题(如遮挡,模糊等)阻碍了模型训练的准确性和效率。...为了解决这个问题,作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图,以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播,其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。

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    python 中单独调用 django 的数据库模块

    背景 最近用python做爬虫,爬取的数据需要入到数据库,本来都是一些小的爬虫程序,也没有用到任何框架,但是等数据入库的时候各种拼接sql语句,有时候文本中包含“,会直接报错,烦不胜烦,考虑是否有简单的数据库的...Django框架的核心包括:一个面向对象的映射器,用作数据模型(以Python类的形式定义)和关系性数据库间的媒介;一个基于正则表达式的URL分发器;一个视图系统,用于处理请求;以及一个模板系统。...单独接入Django数据库模块 我使用的python IDE是pycharm,使用过android studio的同学一定会对这个ide的界面很熟悉,因为他们都是JetBrains开发的一些列IDE的一员...dictionary,字典中是相关的数据库配置,配置mysql需要使用以下第二种 DATABASES Default: {} (Empty dictionary) A dictionary containing...Entity说明 entity就比较简单,就是需要将与数据库中表映射的对象,继承Django的models.Model,Django环境启动后会自动映射到数据库中对应的表。

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    python学习第八讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍

    目录 python学习第八讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍.md 一丶字典 1.字典的定义 2.字典的使用. 3.字典的常用方法. python学习第八讲,python中的数据类型...,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍.md 一丶字典 1.字典的定义 dictionary(字典) 是 除列表以外 Python 之中 最灵活 的数据类型 字典同样可以用来 存储多个数据 通常用于存储...描述一个 物体 的相关信息 和列表的区别 列表 是 有序 的对象集合 字典 是 无序 的对象集合 字典用 {} 定义 字典使用 键值对 存储数据,键值对之间使用 , 分隔 键 key 是索引 值...而且字典数据类型不同.所以不是很常用. # for 循环内部使用的 `key 的变量` in 字典 for key in 字典对象: print("%s: %s" % (k, 字典对象[key...])) 4 应用场景 尽管可以使用 for in 遍历 字典 但是在开发中,更多的应用场景是: 使用 多个键值对,存储 描述一个 物体 的相关信息 —— 描述更复杂的数据信息 将 多个字典 放在 一个列表

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后,通过将列名 ['Name', 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数,我们在数据帧中创建 2 列。...然后,我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

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    详细解析以太网帧、ARP数据报、IP数据报、UDP数据报和TCP数据报的协议格式

    引言计算机网络中,各种网络协议扮演着重要角色,用于在网络中传输和处理数据。在这些协议中,数据被组织成特定的格式,以便在网络中进行传输和解析。...本文将详细解析以太网帧、ARP数据报、IP数据报、UDP数据报和TCP数据报的协议格式,帮助你更好地理解网络通信中的数据格式和结构。图片2....以太网帧以太网是一种最常用的局域网技术,它使用以太网帧来传输数据。...以太网帧的格式如下: 目的MAC地址(6字节) 源MAC地址(6字节) 类型(2字节) 数据(46-1500字节) CRC(4字节)目的MAC地址:指示数据帧的接收方的物理地址。...源MAC地址:指示数据帧的发送方的物理地址。类型:表示上层协议的类型,如IP、ARP等。数据:传输的有效数据。CRC:循环冗余校验,用于检测数据传输中的错误。3.

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    python学习第六讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之列表使用与介绍

    目录 python学习第六讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之列表使用与介绍....二丶列表,其它语言称为数组 1.列表的定义,以及语法 2.列表的使用,以及常用方法. 3.列表的常用操作 4.关键字,函数,方法的区别. 5.列表的循环遍历 python学习第六讲,python中的数据类型...,列表,元祖,字典,之列表使用与介绍....2) 将列表2 的数据追加到列表 2 修改 列表[索引] = 数据 修改指定索引的数据 3 删除 del 列表[索引] 删除指定索引的数据 列表.remove[数据] 删除第一个出现的指定数据...将一个变量从内存中删除的 如果使用 del 关键字将变量从内存中删除,后续的代码就不能再使用这个变量了 del name_list[1] 获取元素长度 listlen = len(列表变量); listlen

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    python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

    在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理。 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。...目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncoder来进行快速的转换; 2,通过mapping方式,将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限; 3,通过get_dummies方法来转换。...=0 列 axis = 1 行 imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) imr.fit(df) # fit 构建得到数据...imputed_data = imr.transform(df.values) #transform 将数据进行填充 print(imputed_data) df = pd.DataFrame([[...df['classlabel'].values) #df['color'] = color_le.fit_transform(df['color'].values) print(df) #2, 映射字典将类标转换为整数

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